计算机应用研究

2023年07期

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基于市场机制的无人集群任务分配研究综述 摘要：市场机制的方法数学推导严谨，理论解释清晰，算法计算量小，对网络规模和拓扑结构限制少，适合未来军事领域大规模无人集群任务规划问题。围绕基于市场机制的无人集群任务分配的拍卖法和合同网法两类方法，详细梳理了该研究领域的经典文献和近年来的相...
约束可满足性中求解RB模型实例的算法综述 摘要：约束满足问题是人工智能领域中最基本的NP完全问题之一。多年来，随着约束满足问题的深入研究，国内外学者提出多种实例模型。其中，RB模型是一种能生成具有精确相变的增长域约束满足问题实例，其求解难度极具挑战性。为了寻找其求解的新型高效算法...
基于强化学习的无人机自组网路由研究综述 摘要：无人机自组织网络（FANET）被广泛应用于军事、应急救灾和环境监测等情况下的网络通信服务，良好的路由协议能为其在通信条件恶劣场景下的可靠传输提供保障。利用强化学习将路由选择描述为一个马尔可夫决策过程进行路由决策成为研究热点。为了更进...

基于区块链的物联网任务协作信任管理方案 摘要：在物联网智能设备任务协作场景中，为解决设备交互不受信以及存在恶意设备破坏协作的问题，提出一种基于区块链的信任管理方案。半分布式的架构克服了集中式和分布式架构的不足，任务协作过程中兼顾了双方的信任，并设计了审查机制确保任务评价的真实可...
基于区块链的属性基多关键词排序搜索方案 摘要：对云数据进行访问控制能够限制非法访问、提高数据隐私安全，属性基可搜索加密是实现数据细粒度访问控制的关键技术之一。针对云数据访问中单一授权性能瓶颈、搜索功能局限等问题，提出一种基于区块链的属性基多关键词排序搜索方案。该方案采用多授权机...
基于区块链的车联网信任机制 摘要：车联网（VANET）中虚假的共享信息会导致负面影响。针对车辆间的信任缺失现象，提出了一种基于区块链的信任解决方案。通过引入贝叶斯推理，基于先验概率进行信任评估，综合考虑了消息可信度和源节点自身可信度。通过超级账本实现信任管理，路侧单...

考虑具有不同交付选择的物流配送路径问题研究 摘要：为了满足城市配送中顾客对交付方式及特定时间的个性化需求，引入顾客偏好概念刻画送货上门与自提服务的交付需求，以总运营成本最小化为优化目标建立了具有不同交付选择的车辆路径优化模型。考虑到模型的复杂性引入多种算子，设计并改进自适应大邻域搜...
基于无人机的目标全覆盖方法研究 摘要：为解决传统固定传感器网络目标覆盖存在的生命周期短、维护成本高等问题，提出一种基于无人机的目标全覆盖方法，确保所有目标在任意时刻都被至少一个无人机所监控。提出无人机通过协调、接力覆盖多个目标时的最优悬停问题，并利用计算几何方法求解不同...
考虑资源转移与综合软逻辑的重复性项目调度优化 摘要：针对建设工程类项目中进行时间费用权衡的现实需求，以及资源转移成本对逻辑关系的固有影响，提出综合考虑施工顺序可变以及允许多施工组同时施工的软逻辑关系模型，同时引入资源转移对逻辑关系的选择进行限制，以工期和费用的双目标权衡为目标构建问题...
改进鲸鱼算法求解分布式装配柔性作业车间生产与配送联合调度问题 摘要：针对一类先加工后装配的离散生产模式，研究分布式制造环境下的装配柔性作业车间生产与配送两阶段联合调度问题。结合实际的生产情况，考虑供应链下生产与配送过程所产生的库存成本，以最小化生产和配送的总成本为联合调度优化目标，提出一种改进鲸鱼算...
基于区域—负载均衡策略的两级车辆路径优化研究 摘要：为提升由城市仓库—前置仓库—消费者组成的多阶段物流运输效益，提出基于区域—负载均衡的优化方法。首先，基于K-means聚类设计区域划分策略；其次，构建基于距离准则的聚类中心—前置仓库最佳匹配机制，从成本最小化视角给出负载均衡策略；然...
矩形布局优化问题的局部搜索蜂群算法 摘要：带平衡约束的矩形布局问题属于组合优化问题，当问题规模增大时求解困难。为提高求解效率，设计了一个蜂群算法，通过分析解的分布，提供了基于贪心策略的群体初始化方案，选择了有效的变异算子，将蜂群算法的搜索空间聚焦于最优解可能的区域。另外设计...
基于随机邻域变异和趋优反向学习的差分进化算法 摘要：传统差分进化（DE）算法在迭代过程中不能充分平衡全局勘探与局部开发，存在易陷入局部最优、求解精度低、收敛速度慢等缺点。为提升算法性能，提出一种基于随机邻域变异和趋优反向学习的差分进化（RNODE）算法并对其进行复杂度分析。首先，为种...
基于特征和图结构信息增强的多教师学习图神经网络 摘要：近年来，图神经网络对图数据强大的表征能力和建模能力使其在诸多领域广泛应用并取得了重大突破。然而，现有模型往往倾向于对图卷积聚合策略和网络结构进行优化，缺乏了对图数据自身先验知识的探索。针对上述问题，通过知识蒸馏的方法，设计了一种基于...
一种基于混合粒子群优化算法的深度卷积神经网络架构搜索方法 摘要：神经架构搜索（neural architecture search，NAS）技术自动寻找神经网络中各层的最佳组合和连接方式，以及各种超参数的最佳分布。该方法从搜索空间生成若干不同的卷积神经网络（CNN），使用混合粒子群优化（hybr...
基于跨模态门控机制和改进融合方法的多模态情感分析 摘要：如何有效挖掘单模态表征并实现多模态信息的充分融合是多模态情感分析研究的重点之一。针对多模态情感分析中的模态间噪声和多模态特征融合不充分等问题，提出一种基于跨模态门控机制和改进融合方法的多模态情感分析模型。首先，利用跨模态门控机制去除...
融合层次类型信息的双向图注意力机制的知识图谱嵌入模型 摘要：知识图谱嵌入旨在将实体与关系映射到低维且稠密的向量空间中。目前已有的嵌入模型仍存在以下两个方面的缺陷：现有的模型大多只关注知识图谱的语义信息，而忽略了大量三元组的隐藏信息；现有的模型仅关注了实体的单向信息，而忽略了双向的潜在信息。针...
基于不确定比例标签信息的多视角学习 摘要：针对现实应用中所获取的比例标签数据存在噪声污染而标注困难的局限性，提出将多视角学习应用到不确定比例标签学习中以提高分类器的准确率和稳定性。首先，所提出的方法利用核方法映射多视角信息到特征空间以及引入超实例标签表示比例标签信息，在将多...
事件日志的批量迹与过程模型的多视角对齐方法 摘要：在业务过程发现的一致性检测中，现有事件日志与过程模型的多视角对齐方法一次只能获得一条迹与过程模型的最优对齐；并且最优对齐求解中的启发函数计算复杂，以致最优对齐的计算效率较低。为此，提出一种基于迹最小编辑距离的、事件日志的批量迹与过程...
测量精度约束的模糊度搜索定位算法 摘要：为了快速且准确地固定整周模糊度，针对 LAMBDA 算法存在整周模糊度搜索范围过广、搜索效率低等问题，提出一种基于测量精度约束的模糊度搜索算法。该算法在最小二乘问题得到最佳加权的情况下，以标准差分进化（DE）算法为基础、载波相位测量...
改进灰狼优化算法求解模糊车间调度问题 摘要：模糊车间调度问题是复杂调度的经典体现，针对此问题设计优秀的调度方案能提高生产效率。目前对于模糊车间调度问题的研究主要集中在单目标上，因此提出一种改进的灰狼优化算法（improved grey wolf optimization，IG...
基于自适应t分布与动态权重的樽海鞘群算法 摘要：针对樽海鞘群算法寻优精度低、收敛速度慢和易陷入局部最优等缺点，提出一种基于自适应t分布与动态权重的樽海鞘群算法。首先，在领导者位置更新中引入蝴蝶优化算法中的全局搜索阶段公式，以此来增强全局探索能力；然后，在追随者位置更新中引入自适应...
改进多目标鮣鱼优化算法求解多容量养老院选址分配问题 摘要：为应对未来老龄化时代的到来，完善养老服务体系，针对养老院的选址分配问题，在考虑用户满意度和覆盖率的情况下，构建多目标优化模型。首先，考虑老人对养老院的满意度、养老院相对于社区位置满意度以及养老院相对于大型医院位置满意度，构建了最大化...
改进海洋捕食者算法和插值平滑的机器人路径规划 摘要：鉴于传统的智能优化算法（intelligent optimization algorithm，IOA）不能很好解决插值平滑的机器人路径规划（robot path planning，RPP）问题，以及最近提出的海洋捕食者算法（mari...
基于方向引导的智能车VFH+路径规划算法研究 摘要：针对矢量场直方图（VFH+）算法在路径规划过程中容易陷入环境死区，生成的路径不能满足车辆运动学限制的问题，提出方向引导的VFH+路径规划算法。首先在双向快速随机树（Bi-RRT）节点扩展中引入车辆的运动学约束，在去除路径冗余节点的基...
基于云模型的Pythagorean模糊语言多属性决策方法 摘要：针对专家给出的属性值为Pythagorean模糊语言且专家权重与属性权重均未知的多属性决策问题进行了研究，提出一种基于云模型的多属性决策方法。首先，根据Pythagorean模糊语言决策信息的距离熵计算得到属性权重；其次，计算决策矩...
基于软分配SIFT特征的回环检测算法 摘要：回环检测能够消除视觉SLAM的累积误差，对SLAM系统意义重大。其中，应用较广泛的视觉词袋模型算法存在着视觉单词同一性和歧义性问题，影响了回环检测效果。为改善这些问题并提高回环检测效果，提出了一种基于软分配SIFT（scale-in...

基于位图的键值存储哈希优化 摘要：内存键值存储系统中索引方法决定了系统的时间性能和空间开销，是改进和优化的关键因素。哈希索引提供了O（1）时间复杂度的访问操作，但会产生存储冲突，引起访问性能下降。为此，提出了一种基于位图的键值存储哈希优化方法，可以避免存储冲突提升访...
基于改进混合粒子群算法和匹配理论的无人机电力巡检卸载策略 摘要：无人机搭载深度神经网络进行自主电力巡检时由于受到设备本身计算能力、电池容量、深度神经网络计算负载的限制，无法独立处理巡检任务中产生的海量图像数据。为解决该问题，提出了一种基于改进混合粒子群算法和匹配理论的无人机电力巡检卸载策略，该策...
基于IGF+Bi-LSTM算法的心电信号分类 摘要：为强化心电信号渐变特征、提高时序信号分类精度，基于Bi-LSTM提出了一种融合渐变数据特征的自适应算法IGF+Bi-LSTM（self-adaptive Bi-LSTM based on integrating gradient f...
POMDP-APF：一种基于POMDP模型的APF无人机路径规划策略 摘要：针对无人机在路径规划过程中会遇到静态或者动态的障碍物，从而导致路径规划失败的问题，提出一种基于部分可观测马尔可夫决策过程（partially observable Markov decision process，POMDP）模型的人...

基于联合权重超图划分的SNN负载均衡方法 摘要：大规模脉冲神经网络并行模拟是探究大脑机能的重要手段。其难点在于合理地将负载映射到并行分布式平台上，提升模拟速度。为解决该问题，提出一种基于联合权重超图划分的SNN负载均衡方法，解决并行计算中进程间计算负载与通信负载的均衡问题，提高S...
基于深度强化学习的无线自组网拥塞控制性能提升方法 摘要：针对现有传统拥塞控制算法难以适应高度动态变化的无线自组网链路环境的问题，提出了一种基于深度强化学习的拥塞控制性能提升方法Enhanced-CC（enhanced congestion control）。通过利用传统拥塞控制算法对拥塞...
LoRa物理层同步及解调性能研究 摘要：针对现有基于FFT的同步算法误差较大的问题，提出了一种优化的LoRa物理层前导码同步方法。首先，根据Chirp信号的时频转换特性，分别采用差分算法和插值算法对前导信号的归一化的小数频偏和小数时延进行估计，在此基础上采用基于FFT同步...

基于适应度和输入约束模型的内核驱动漏洞挖掘 摘要：针对驱动程序在运行过程中难以监控和输入复杂的问题，提出并实现基于适应度和输入约束模型的驱动程序模糊测试工具DrgenFuzzer。该工具利用内核跟踪技术结合二进制程序的静态分析实现驱动运行的信息监控；分析驱动接口参数，设计了样本约束...
基于eBPF的云环境下payload进程检测方法 摘要：针对目前云环境下攻击载荷（payload）所体现出的新特征以及目前检测方法性能损耗较高的问题，提出了一种利用eBPF技术在内核态检测反向连接类payload进程从而定位被入侵容器的方法。该方法在内核态对服务端TCP连接进行监控，通过...
面向MEC的V2G轻量级分层认证方案 摘要：现有的针对车辆到电网（vehicle to grid，V2G）网络的大多数身份认证方案无法适用于交互频繁的移动边缘计算（mobile edge computing，MEC）环境，存在认证机制不完善、认证延迟大、认证成本高等问题。为解...
一种基于改进差分进化算法的源码漏洞检测模型的冷启动方法 摘要：源码漏洞检测作为重要的研究课题，其传统方法在面对规模庞大、脆弱性多样化的代码时，存在人工参与度高、未知漏洞检测能力弱等诸多问题。针对以上问题，基于开放源代码的语法语义信息，提出了改进差分进化算法的源码漏洞检测模型冷启动优化方法。运用...
可撤销的多关键字公钥可搜索加密方案 摘要：在云计算应用中，为保证隐私数据安全，用户需要将数据在本地加密后再上传至云服务器。可搜索加密技术允许用户直接检索服务器上的加密数据，获得检索权限的用户往往可以无限制地检索密文。在现实应用中，用户密钥的丢失及恶意攻击容易对隐私数据产生安...
面向非独立同分布数据的联邦梯度提升决策树 摘要：随着联邦学习的不断兴起，梯度提升决策树（GBDT）作为一种传统的机器学习方法，逐渐应用于联邦学习中以达到理想的分类效果。针对现有GBDT的横向联邦学习模型，存在精度受非独立同分布数据的影响较大、信息泄露和通信成本高等问题，提出了一种...

基于时空增强式交互网络的组合动作识别 摘要：组合动作识别是计算机视觉领域一个新的挑战，它旨在识别未见过的动作与物体的组合。传统的动作识别模型往往会在物体外观与动作类别之间建立联系，引入错误的偏置，在面对未见过的动作与物体的组合时性能急剧恶化。现有解决方法是忽视外观信息，以物体...
结合时空特征和视觉感知的全参考视频质量评价 摘要：视频失真主要来源于空间和时间失真导致的视频质量退化。针对这两种视频质量退化，提出了一种结合时空特征和视觉感知的全参考视频质量评价方法STPFVQA。首先，使用ResNet50卷积网络从参考视频和失真视频中提取空间感知特征；其次将提取...
基于帧间一致性的自监督室内逆渲染 摘要：针对目前逆渲染监督学习方法难以获得标签、泛化能力差的问题，提出了一种基于IFC（inter-frame coherence）的自监督训练方法。由于逆渲染问题的不适定性，引入额外的反照率一致性损失和交叉渲染损失强化自监督网络，其主要思...
一种自适应多态特征融合的交通图像去雾算法 摘要：雾天户外获取的交通图像质量差，使用现有算法会错误估计大气光值和透射率，产生天空区域颜色失真和光晕现象，为此提出了一种自适应多态特征融合的交通图像去雾算法。根据雾天交通图像天空区域的特征，利用明暗区域检测模型划分天空和非天空区域，分别...
离散ADMM方法下像素与对象基元协同优化的遥感影像无监督语义分割 摘要：语义分割是遥感影像分析中的重要技术之一。现有方法（如基于深度卷积神经网络的方法等）虽然在语义分割中取得了显著进展，但往往需要大量训练数据。基于图模型的马尔可夫随机场模型（Markov random field model，MRF）提...
深度融合图像文本特征的文本引导图像修复 摘要：为解决现有文本引导图像修复模型在处理文本图像融合时模态间信息缺乏高效融合导致修复结果不真实且语义一致性差的问题，提出一种通过条件批量归一化融合图像文本特征实现文本引导的图像修复模型BATF。首先，通过空间区域归一化编码器对破损和未破...
融合小波变换和编解码注意力的异常检测 摘要：针对视频异常检测中对正常视频预测不准确、学习正常特征的能力欠佳的问题，提出融合小波变换和编解码注意力的异常检测模型。模型中引入多级离散小波变换，设计了一种离散小波变换融合模块，将由视频帧分解得到的多个子带图拼接，传入深度可分离卷积，...
结合局部线性嵌入与种子信息流的交互式图像分割算法 摘要：交互式图像分割是指在分割过程中引入少量的用户指引分割出目标对象，是图像处理最基本的任务之一。现有方法通常需要构建非二次能量函数，并且普遍存在缺乏唯一解、分割精度低等问题。为进一步提高分割质量，提出一种结合局部线性嵌入和种子信息的交互...